섹터의 너비는 배열의 값과 일치할 수 없습니다. 그렇지 않으면 알고리즘이 숫자에 대해 작동하지 않습니다.
숫자 사이의 거리가 중요합니다. 모든 숫자가 첫 번째 숫자에서 멀수록 떨어질 가능성이 적습니다. 사실, 우리는 숫자 사이의 거리에 비례하는 숫자의 직선 부분을 따로 설정하고 0.01의 비율로 조정하여 마지막 숫자가 첫 번째 숫자에서 가장 멀리 떨어져 있을 때 0과 같지 않은 확률을 갖도록 합니다. 계수가 높을수록 섹터가 더 평등합니다. 첨부된 엑셀파일, 실험.
1. 이론적 확률의 계산은 Excel로 제공됩니다. 첫 번째 숫자는 가장 높은 확률이고 마지막 숫자는 가장 낮은 확률이지만 0이 아닙니다.
2. 음수 섹터 크기는 집합이 내림차순으로 정렬된 경우 숫자 집합에 대해 발생하지 않습니다. 첫 번째 숫자가 가장 큽니다(집합에서 가장 큰 숫자와 작동하지만 음수임).
나는 이해하지 못했지만 핵심 문구로 표현된 확률 이론에 대한 당신의 접근 방식이 이미 마음에 듭니다. "숫자들 사이의 거리가 중요합니다. 모든 숫자가 첫 번째 숫자에서 멀수록 to fall out ..." 및 두 배(컨트롤 샷): "단순히 배열의 요소를 무작위로 선택하는 것을 제안합니까? - 이렇게 하면 배열 번호 사이의 거리가 고려되지 않으므로 옵션은 쓸모가 없습니다.".! 논리적 질문: 두뇌 제거는 프로그램 작성 논리를 연마하기 위한 필수 연습입니까? 아마 나는 아마추어 코더로 더 잘 남을 것입니다. 건강에 더 유용합니다.
그리고 확률 이론과 친구라면 룰렛의 논리는 0에서 36 사이의 난수 생성기입니다(룰렛이 일반, 유럽인 경우 이중 0과 같은 미국 문제가 없는 경우. .).
나는 이해하지 못했지만 핵심 문구로 표현된 확률 이론에 대한 당신의 접근 방식이 이미 마음에 듭니다. to fall out ..." 및 두 배(컨트롤 샷): "단순히 배열의 요소를 무작위로 선택하는 것을 제안합니까? - 이렇게 하면 배열 번호 사이의 거리가 고려되지 않으므로 옵션은 쓸모가 없습니다.".! 논리적 질문: 두뇌 제거는 프로그램 작성 논리를 연마하기 위한 필수 연습입니까? 아마 나는 아마추어 코더로 더 잘 남을 것입니다. 건강에 더 유용합니다.
그리고 확률 이론과 친구라면 룰렛의 논리는 0에서 36 사이의 난수 생성기입니다(룰렛이 일반, 유럽인 경우 이중 0과 같은 미국 문제가 없는 경우. .).
섹터의 너비는 배열의 값과 일치할 수 없습니다. 그렇지 않으면 알고리즘이 숫자에 대해 작동하지 않습니다.
숫자 사이의 거리가 중요합니다. 모든 숫자가 첫 번째 숫자에서 멀수록 떨어질 가능성이 적습니다. 사실, 우리는 숫자 사이의 거리에 비례하는 숫자의 직선 부분을 따로 설정하고 0.01의 비율로 조정하여 마지막 숫자가 첫 번째 숫자에서 가장 멀리 떨어져 있을 때 0과 같지 않은 확률을 갖도록 합니다. 계수가 높을수록 섹터가 더 평등합니다. 첨부된 엑셀파일, 실험.
1. 이론적 확률의 계산은 Excel로 제공됩니다. 첫 번째 숫자는 가장 높은 확률이고 마지막 숫자는 가장 낮은 확률이지만 0이 아닙니다.
2. 음수 섹터 크기는 집합이 내림차순으로 정렬된 경우 숫자 집합에 대해 발생하지 않습니다. 첫 번째 숫자가 가장 큽니다(집합에서 가장 큰 숫자와 작동하지만 음수임).
이것은 IMHO의 진정한 진술이 아닙니다.
имеем массив
double a[ 10 ]={ 1 , 2 , 3 , 4 , 5 , 6 , 7 , 8 , 9 , 10 };
какова вероятность выпадения каждого?
55 = 1 + 2 + 3 + 4 + 5 + 6 + 7 + 8 + 9 + 10 ;
double b[ 10 ]={ 1 / 55 , 2 / 55 , 3 / 55 , 4 / 55 , 5 / 55 , 6 / 55 , 7 / 55 , 8 / 55 , 9 / 55 , 10 / 55 };
те вероятность выпадения [ 0 ] в 10 раз меньше чем [ 9 ].
теперь разметим массив где эти вероятности будут отображены
double с[ 10 ]={ 1 , 3 , 6 , 10 , 15 , 21 , 28 , 36 , 45 , 55 };
теперь при выпадении чисел от 1 до 55 , если ранд 55 <= c[x], то имеем нужный индекс.
для того чтоб работало и для отрицательных чисел нужно сдвинуть значения на 1 -с[ 0 ].
теперь посмотрим изменяться ли вероятности при изменении чисел...
double a[ 10 ]={ 2 , 4 , 6 , 8 , 10 , 12 , 14 , 16 , 18 , 20 };
какова вероятность выпадения каждого?
110 = 2 + 4 + 6 + 8 + 10 + 12 + 14 + 16 + 18 + 20 ;
2 / 110 == 1 / 55double b[ 10 ]={ 1 / 55 , 2 / 55 , 3 / 55 , 4 / 55 , 5 / 55 , 6 / 55 , 7 / 55 , 8 / 55 , 9 / 55 , 10 / 55 };
те вероятность выпадения [ 0 ] в 10 раз меньше чем [ 9 ],
вероятность выпадения не изменилась,
т.к. она измеряется относительно среднего рассчитанного по всему массиву.
Wangelys : "알고리즘 논리의 최적 구성" 작업 - 코딩 방법과 기술을 개선하는 것과 비슷합니다... 아니면 제가 틀렸나요?
일반 스레드:
"누군가 자신의 알고리즘이 속도(또는 가시성) 면에서 최적의 논리를 가지고 있다고 의심한다면 환영합니다."
특히, 내 작업은 "... 더 빠른 옵션을 제안하십시오 ..."였습니다. 더 빨리! 나는 내 알고리즘이 옳다고 생각하는지 여부를 묻지 않았습니다. 이 경우에는 더 빨라야 합니다. 즉, 누군가가 다른 버전의 알고리즘을 제공하는 경우 다른 버전이 아닌 나와 똑같은 결과를 제공해야 합니다. 그리고 웬일인지 모든 사람들은 자신의 무언가에 대해 생각하기 시작했습니다.
В статье автор расскажет об эволюционных вычислениях с использованием генетического алгоритма собственной реализации. Будет показано на примерах функционирование алгоритма, даны практические рекомендации по его использованию.
Если прямо тут перевести в подобие "техзадания" , то нужна функция, на вход берущая массив и возвращающая
второй массив ( int ), элементы которого являются индексами элементов входного массива, расположенными
по убыванию (возрастанию).
В идеальном случае сделать перегрузки для всех стандартных типов + CObject (при обязательном требовании
к реализации функции Compare() у наследников CObject). Хотелось бы и для структур, но похоже на стороне
разработчика никак не решаемо - виртуальных функций у структур нет (и не надо!), т.е. юзерскую функцию
Compare() не пришить, а "стандартное" отношение порядка для структур, естественно, не определено.
섹터의 너비는 배열의 값과 일치할 수 없습니다. 그렇지 않으면 알고리즘이 숫자에 대해 작동하지 않습니다.
숫자 사이의 거리가 중요합니다. 모든 숫자가 첫 번째 숫자에서 멀수록 떨어질 가능성이 적습니다. 사실, 우리는 숫자 사이의 거리에 비례하는 숫자의 직선 부분을 따로 설정하고 0.01의 비율로 조정하여 마지막 숫자가 첫 번째 숫자에서 가장 멀리 떨어져 있을 때 0과 같지 않은 확률을 갖도록 합니다. 계수가 높을수록 섹터가 더 평등합니다. 첨부된 엑셀파일, 실험.
1. 이론적 확률의 계산은 Excel로 제공됩니다. 첫 번째 숫자는 가장 높은 확률이고 마지막 숫자는 가장 낮은 확률이지만 0이 아닙니다.
2. 음수 섹터 크기는 집합이 내림차순으로 정렬된 경우 숫자 집합에 대해 발생하지 않습니다. 첫 번째 숫자가 가장 큽니다(집합에서 가장 큰 숫자와 작동하지만 음수임).
나는 이해하지 못했지만 핵심 문구로 표현된 확률 이론에 대한 당신의 접근 방식이 이미 마음에 듭니다. "숫자들 사이의 거리가 중요합니다. 모든 숫자가 첫 번째 숫자에서 멀수록 to fall out ..." 및 두 배(컨트롤 샷): "단순히 배열의 요소를 무작위로 선택하는 것을 제안합니까? - 이렇게 하면 배열 번호 사이의 거리가 고려되지 않으므로 옵션은 쓸모가 없습니다.".! 논리적 질문: 두뇌 제거는 프로그램 작성 논리를 연마하기 위한 필수 연습입니까? 아마 나는 아마추어 코더로 더 잘 남을 것입니다. 건강에 더 유용합니다.
그리고 확률 이론과 친구라면 룰렛의 논리는 0에서 36 사이의 난수 생성기입니다(룰렛이 일반, 유럽인 경우 이중 0과 같은 미국 문제가 없는 경우. .).
나는 이해하지 못했지만 핵심 문구로 표현된 확률 이론에 대한 당신의 접근 방식이 이미 마음에 듭니다. to fall out ..." 및 두 배(컨트롤 샷): "단순히 배열의 요소를 무작위로 선택하는 것을 제안합니까? - 이렇게 하면 배열 번호 사이의 거리가 고려되지 않으므로 옵션은 쓸모가 없습니다.".! 논리적 질문: 두뇌 제거는 프로그램 작성 논리를 연마하기 위한 필수 연습입니까? 아마 나는 아마추어 코더로 더 잘 남을 것입니다. 건강에 더 유용합니다.
그리고 확률 이론과 친구라면 룰렛의 논리는 0에서 36 사이의 난수 생성기입니다(룰렛이 일반, 유럽인 경우 이중 0과 같은 미국 문제가 없는 경우. .).
사실, 카지노 룰렛은 이 스레드에서 적어도 세 사람이 이미 빠졌다는 은유에 불과합니다.
사실, 카지노 룰렛은 이 스레드에서 적어도 세 사람이 이미 빠졌다는 은유에 불과합니다.
- 예, 예, 모든 것을 이해합니다! 이소피아 언어!
죄송합니다. 어디서 못 들었나요?
- 예, 예, 모든 것을 이해합니다! 이소피아 언어!
죄송합니다. 어디서 못 들었나요?
섹터의 너비는 배열의 값과 일치할 수 없습니다. 그렇지 않으면 알고리즘이 숫자에 대해 작동하지 않습니다.
숫자 사이의 거리가 중요합니다. 모든 숫자가 첫 번째 숫자에서 멀수록 떨어질 가능성이 적습니다. 사실, 우리는 숫자 사이의 거리에 비례하는 숫자의 직선 부분을 따로 설정하고 0.01의 비율로 조정하여 마지막 숫자가 첫 번째 숫자에서 가장 멀리 떨어져 있을 때 0과 같지 않은 확률을 갖도록 합니다. 계수가 높을수록 섹터가 더 평등합니다. 첨부된 엑셀파일, 실험.
1. 이론적 확률의 계산은 Excel로 제공됩니다. 첫 번째 숫자는 가장 높은 확률이고 마지막 숫자는 가장 낮은 확률이지만 0이 아닙니다.
2. 음수 섹터 크기는 집합이 내림차순으로 정렬된 경우 숫자 집합에 대해 발생하지 않습니다. 첫 번째 숫자가 가장 큽니다(집합에서 가장 큰 숫자와 작동하지만 음수임).
이것은 IMHO의 진정한 진술이 아닙니다.
둘째, []를 사용한 확률적 배열의 계산은 epoch당 한 번 필요하므로 함수를 RoletEpoh()와 RoletRand()로 나누어야 합니다.
주현이가 처음에 얘기했는데도 말이다.
그러나 가속도 자체는 c[] 배열에서 드롭된 값을 검색해야만 얻을 수 있습니다.
표준 성경, 즉 빠른 검색 방법이 여기에 도움이 될 수 있습니다.
그리고 MQL5의 스프레드시트 기사에서 재작업된 방법을 사용하는 것이 좋습니다.
ZY 요점은 기사가 내림차순으로 정렬된 배열을 검색하는 방법을 적용한 반면 표준에서는 오름차순으로만 검색한다는 것입니다(오름차순으로만(아마도 내가 오랫동안 착각하고 있었던 것 같습니다) .
로버트 셰클리?
나는 알고리즘 논리의 최적 구성의 문제를 논의하기 위해 여기에서 제안합니다.
"알고리즘 논리의 최적 구성" 작업 - 코딩 방법과 기술을 개선하는 것과 비슷합니다... 아니면 제가 틀렸나요?
일반 스레드:
"누군가 자신의 알고리즘이 속도(또는 가시성) 면에서 최적의 논리를 가지고 있다고 의심한다면 환영합니다."
특히, 내 작업은 "... 더 빠른 옵션을 제안하십시오 ..."였습니다. 더 빨리! 나는 내 알고리즘이 옳다고 생각하는지 여부를 묻지 않았습니다. 이 경우에는 더 빨라야 합니다. 즉, 누군가가 다른 버전의 알고리즘을 제공하는 경우 다른 버전이 아닌 나와 똑같은 결과를 제공해야 합니다. 그리고 웬일인지 모든 사람들은 자신의 무언가에 대해 생각하기 시작했습니다.
좋아, 가속 문제가 해결되었습니다. :)
- 예, 예, 모든 것을 이해합니다! 이소피아 언어!
죄송합니다. 어디서 못 들었나요?